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Enregistrement W2135245356 · doi:10.1186/1746-4269-2-31

Ethnoveterinary medicines used for horses in Trinidad and in British Columbia, Canada

2006· article· en· W2135245356 sur OpenAlexafffundabout
Cheryl Lans, Nancy J. Turner, Gerhard W. Brauer, Grant Lourenco, Karla Georges

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnobiology and Ethnomedicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésGeographyMedicinal plantsEthnobotanyTraditional medicineSocioeconomicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the commonalities in ethnoveterinary medicine used for horses between Trinidad (West Indies) and British Columbia (Canada). These research areas are part of a common market in pharmaceuticals and are both involved in the North American racing circuit. There has been very little research conducted on medicinal plants used for horses although their use is widespread. The data on ethnoveterinary medicines used for horses was obtained through key informant interviews with horse owners, trainers, breeders, jockeys, grooms and animal care specialists in two research areas: Trinidad and British Columbia (BC). A participatory validation workshop was held in BC. An extensive literature review and botanical identification of the plants was also done. In all, 20 plants were found to be used in treating racehorses in Trinidad and 97 in BC. Of these the most-evidently effective plants 19 of the plants used in Trinidad and 66 of those used in BC are described and evaluated in this paper. Aloe vera, Curcuma longa and Ricinus communis are used in both research areas. More research is needed in Trinidad to identify plants that respondents claimed were used in the past. Far more studies have been conducted on the temperate and Chinese medicinal plants used in BC and therefore these ethnoveterinary remedies reflect stronger evidence of efficacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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